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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利一种基于禁忌空间划定的机器学习协助的差分进化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118821627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411303019.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于禁忌空间划定的机器学习协助的差分进化方法是由杨赞;欧阳宏超;杜兴;刘建胜;鲁翠媛;黄纪绘;李西安;曹达辉;胡浩然设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于禁忌空间划定的机器学习协助的差分进化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于禁忌空间划定的机器学习协助的差分进化方法，适用于全回转推进器驱动轴的服役时间最大化问题，包括：考虑驱动轴结构参数与交变载荷进行种群与参数初始化，构建确定禁忌空间；设计机器学习驱动的潜力空间确定策略来构造潜力空间与机器学习模型；基于潜力空间贪婪信息与禁忌空间反向位置信息构造贪婪协同进化操作；采用二项交叉策略获得对应的候选子代个体池；基于机器学习构建特性推导候选子代个体不确定性评估方法；更新种群与重构禁忌空间与潜力空间，重复判断是否达到收敛条件，直到输出优化解。本发明能够针对全回转推进器驱动轴服役时间最大化问题构造实时禁忌空间与潜力空间，加快最优结构参数优化效率，缩短设计周期。

本发明授权一种基于禁忌空间划定的机器学习协助的差分进化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于禁忌空间划定的机器学习协助的差分进化方法，其特征在于，所述方法适用于全回转推进器驱动轴的服役时间最大化问题，所述方法包括：步骤一：将全回转推进器驱动轴的服役时间最大化问题转化为服役时间负值最小化问题，基于驱动轴关键结构参数数量及取值范围进行种群与关键迭代参数初始化，根据交变载荷谱与受力分析构造全回转推进器几何模型与疲劳寿命仿真模型并获得初始种群的疲劳仿真响应值，构造机器学习模型并执行机器学习驱动的优化策略确定关键结构参数取值的禁忌空间，给出方法收敛条件；步骤二：设计机器学习驱动的潜力空间确定策略来构造潜力空间，并根据潜力个体更新机器学习模型，以期针对全回转推进器驱动轴服役时间对应的疲劳寿命仿真模型构建精确的机器学习预测模型；步骤三：基于潜力空间贪婪信息与禁忌空间反向位置信息构造可继承贪婪信息并远离反向位置信息的贪婪协同进化操作，为每个潜力个体产生候选变异子代个体池，以期望获得具备优异服役时间性能的关键结构参数向量集合；步骤四：针对每个候选变异子代个体，采用二项交叉策略获得对应的候选子代个体池；步骤五：基于机器学习构建特性推导候选子代个体不确定性评估法，从候选子代个体池中分别筛选高潜力与高不确定性的个体作为真实子代个体；步骤六：评估真实子代个体，更新种群与关键迭代参数信息，基于机器学习驱动的优化重构禁忌空间与潜力空间，判断优化结构是否满足服役时间指标，若满足则输出方法所得最优的关键结构参数向量，否则转至步骤二，直至方法所得优化结构满足服役时间指标；所述步骤一中的构造机器学习模型并执行机器学习驱动的优化策略确定关键结构参数取值的禁忌空间，具体包括如下子步骤：以初始种群个体为建模样本输入集，以初始种群个体的目标真实响应值为建模样本输出集，构建径向基函数机器学习模型，具体表达式如下： ；上式中，为径向基函数机器学习模型表达式取值，表示第个基函数的权重系数取值，表示建模样本的个数，表示第个建模样本点，表示基函数，x表示需要采用径向基函数进行预测的新样本点；设置粒子群法收敛条件为种群在连续十代均未得到更新，采用经典粒子群优化法搜索由径向基函数机器学习模型构造的优化问题，具体表达式如下： ；上式中，与分别表示优化问题设计空间的下界与上界；设置禁忌空间半径为，则可通过粒子群法收敛的最终种群确定多个禁忌空间，若最终种群大小为，则得到个禁忌空间，即最终种群中第个个体对应的禁忌空间为；所述步骤二，具体包括如下子步骤：设置差分进化法收敛条件为种群在连续十代均未得到更新，采用经典差分进化法搜索由径向基函数机器学习模型构造的优化问题，具体表达式如下： ；若差分进化法所得最终种群为，则潜力空间由最终种群所围成的超矩形区域构成，即；其中，xxx1表示差分进化所得种群的第1个个体，xxxNDE表示差分进化所得种群的第NDE个个体，NDE表示差分进化所得种群的个体数目；所述步骤三，具体包括如下子步骤：针对潜力空间中每个个体，构造贪婪协同进化操作来产生1000个候选变异子代个体，从而形成候选变异子代个体池，其中，贪婪协同进化操作的表达式如下： ；上式中，表示第个候选变异子代个体，表示潜力空间中每个个体，表示随机从潜力空间中选择的个体，其中，为xxxr1对应的索引，表示随机从禁忌空间中选择的个体，其中，为xxr2对应的索引，表示0至1之间的随机数。

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